?作者主頁：IT畢設夢工廠?
個人簡介：曾從事計算機專業培訓教學，擅長Java、Python、PHP、.NET、Node.js、GO、微信小程序、安卓Android等項目實戰。接項目定制開發、代碼講解、答辯教學、文檔編寫、降重等。
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一、前言

系統介紹
基于大數據的國家醫用消耗選品采集數據可視化分析系統是一套面向醫療器械集中采購領域的智能化分析平臺。系統采用Hadoop+Spark大數據處理框架作為核心技術架構，支持海量醫用耗材數據的高效存儲與實時計算。后端采用Django/Spring Boot技術棧實現，前端基于Vue+ElementUI+Echarts構建響應式可視化界面，能夠對國家醫用耗材集采數據進行全方位深度挖掘。系統整合了產品特性分析、價格多維度對比、市場競爭格局研判、關鍵產品領域專題分析等功能模塊，通過Spark SQL進行復雜查詢處理，結合Pandas和NumPy進行數據清洗與統計分析。平臺提供直觀的數據可視化大屏展示，支持產品分類構成、注冊年份趨勢、材質應用分布、企業競爭態勢等多維度圖表呈現，為醫療機構采購決策、監管部門政策制定、生產企業市場策略提供科學的數據支撐和決策參考。

選題背景
隨著醫療衛生事業發展和人口老齡化趨勢加劇，醫用耗材作為醫療服務的重要組成部分，其需求量持續增長。國家推行醫用耗材集中帶量采購政策以來，通過建立統一的采購平臺，規范市場秩序，降低耗材價格，減輕患者負擔。然而，面對種類繁多、規格復雜的醫用耗材產品，傳統的人工分析方式已難以應對海量數據處理需求。集采過程中涉及的產品信息、價格數據、企業資質、材質特性等多維度信息呈現爆炸式增長，給采購決策、市場監管、政策制定帶來挑戰。醫療機構在選品時需要綜合考慮產品質量、價格水平、供應穩定性等多重因素，而監管部門需要實時掌握市場競爭態勢、價格波動情況、產品技術發展趨勢。在這樣的背景下，運用大數據技術對醫用耗材集采數據進行系統化分析，構建智能化的可視化分析系統，已成為提升集采效率、優化資源配置的迫切需要。

選題意義
本研究通過構建醫用耗材集采數據可視化分析系統，在實踐層面能夠為相關機構和人員提供有益的輔助工具。對于醫療機構而言，系統能夠幫助采購人員更好地了解不同產品的價格分布、質量特性和供應商情況，在一定程度上輔助采購決策，提高選品的科學性。對于監管部門來說，平臺提供的市場競爭格局分析和價格趨勢監測功能，有助于及時發現市場異常波動，為政策調整提供參考依據。從技術角度看，本系統嘗試將大數據處理技術應用于醫用耗材領域，探索了Hadoop、Spark等技術在醫療數據分析中的應用方式，為同類系統開發提供技術參考。在學術價值方面，本研究梳理了醫用耗材數據的特點和分析需求，形成了相對完整的分析框架，豐富了醫療信息化領域的研究內容。雖然作為畢業設計項目，系統規模和復雜度有限，但通過完整的設計和實現過程，鍛煉了大數據技術綜合運用能力，為今后從事相關工作積累了實踐經驗。

二、開發環境

• 大數據框架：Hadoop+Spark（本次沒用Hive，支持定制）
• 開發語言：Python+Java（兩個版本都支持）
• 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（兩個版本都支持）
• 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
• 詳細技術點：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
• 數據庫：MySQL

三、系統界面展示

• 基于大數據的國家醫用消耗選品采集數據可視化分析系統界面展示：
  
  
  
  
  
  
  
  

四、部分代碼設計

• 項目實戰-代碼參考：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as npspark = SparkSession.builder.appName("MedicalSupplyAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true").getOrCreate()def price_multi_dimension_analysis(data_path):df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)df = df.filter(col("價格").isNotNull() & (col("價格") > 0))df = df.withColumn("產品來源", when(col("注冊證編號").rlike("^國械注準"), "國產").otherwise("進口"))df = df.withColumn("注冊年份", regexp_extract(col("注冊證編號"), r"(\d{4})", 1).cast("int"))price_ranges = [(0, 500), (500, 1000), (1000, 2000), (2000, 5000), (5000, 10000), (10000, float('inf'))]range_conditions = [(col("價格") >= lower) & (col("價格") < upper) if upper != float('inf') else (col("價格") >= lower) for lower, upper in price_ranges]range_labels = [f"{lower}-{upper}" if upper != float('inf') else f"{lower}+" for lower, upper in price_ranges]price_distribution = df.select("價格")for i, condition in enumerate(range_conditions):count = df.filter(condition).count()price_distribution = price_distribution.withColumn(f"range_{range_labels[i]}", lit(count))category_price = df.groupBy("產品分類").agg(avg("價格").alias("平均價格"),min("價格").alias("最低價格"),max("價格").alias("最高價格"),count("*").alias("產品數量")).orderBy(desc("平均價格"))source_price = df.groupBy("產品來源").agg(avg("價格").alias("平均價格"),stddev("價格").alias("價格標準差"),count("*").alias("產品數量"))material_price = df.filter(col("材質名稱").isNotNull()).groupBy("材質名稱").agg(avg("價格").alias("平均價格"),count("*").alias("使用數量")).filter(col("使用數量") >= 5).orderBy(desc("平均價格"))top_enterprises = df.groupBy("生產企業").agg(count("*").alias("產品數量")).orderBy(desc("產品數量")).limit(10)enterprise_list = [row["生產企業"] for row in top_enterprises.collect()]enterprise_prices = df.filter(col("生產企業").isin(enterprise_list)).groupBy("生產企業").agg(avg("價格").alias("平均價格"),percentile_approx("價格", 0.25).alias("價格25分位"),percentile_approx("價格", 0.5).alias("價格中位數"),percentile_approx("價格", 0.75).alias("價格75分位"))return {"category_price": category_price.toPandas(),"source_price": source_price.toPandas(),"material_price": material_price.toPandas(),"enterprise_prices": enterprise_prices.toPandas()}def market_competition_analysis(data_path):df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)df = df.filter(col("生產企業").isNotNull() & col("產品分類").isNotNull())df = df.withColumn("產品來源", when(col("注冊證編號").rlike("^國械注準"), "國產").otherwise("進口"))market_concentration = df.groupBy("生產企業").agg(count("*").alias("產品數量")).orderBy(desc("產品數量"))total_products = df.count()market_share = market_concentration.withColumn("市場份額", round(col("產品數量") / total_products * 100, 2))top20_enterprises = market_share.limit(20)source_distribution = df.groupBy("產品來源").agg(count("*").alias("產品數量"))total_count = source_distribution.agg(sum("產品數量")).collect()[0][0]source_ratio = source_distribution.withColumn("占比", round(col("產品數量") / total_count * 100, 2))top5_enterprises = market_concentration.limit(5)enterprise_list = [row["生產企業"] for row in top5_enterprises.collect()]enterprise_category = df.filter(col("生產企業").isin(enterprise_list)).groupBy("生產企業", "產品分類").agg(count("*").alias("產品數量"))enterprise_layout = enterprise_category.groupBy("生產企業").pivot("產品分類").agg(first("產品數量")).fillna(0)joint_category = df.filter(col("產品分類").like("%人工關節%"))joint_competition = joint_category.groupBy("生產企業").agg(count("*").alias("產品數量")).orderBy(desc("產品數量"))joint_total = joint_category.count()joint_market_share = joint_competition.withColumn("細分市場份額", round(col("產品數量") / joint_total * 100, 2)).limit(15)hhi_index = market_share.select((pow(col("市場份額"), 2)).alias("squared_share")).agg(sum("squared_share").alias("HHI指數"))competition_metrics = df.groupBy("產品分類").agg(countDistinct("生產企業").alias("企業數量"),count("*").alias("產品總數")).withColumn("平均企業產品數", round(col("產品總數") / col("企業數量"), 2)).orderBy(desc("企業數量"))return {"market_concentration": top20_enterprises.toPandas(),"source_ratio": source_ratio.toPandas(),"enterprise_layout": enterprise_layout.toPandas(),"joint_market_share": joint_market_share.toPandas(),"competition_metrics": competition_metrics.toPandas()}def product_feature_analysis(data_path):df = spark.read.option("header", "true").option("inferSchema", "true").csv(data_path)df = df.filter(col("產品分類").isNotNull())df = df.withColumn("注冊年份", regexp_extract(col("注冊證編號"), r"(\d{4})", 1).cast("int"))df = df.filter(col("注冊年份").between(2010, 2024))df = df.withColumn("產品來源", when(col("注冊證編號").rlike("^國械注準"), "國產").otherwise("進口"))category_composition = df.groupBy("產品分類").agg(count("*").alias("產品數量")).orderBy(desc("產品數量"))total_products = df.count()category_ratio = category_composition.withColumn("占比", round(col("產品數量") / total_products * 100, 2))registration_trend = df.groupBy("注冊年份").agg(count("*").alias("新注冊產品數")).orderBy("注冊年份")yearly_growth = registration_trend.withColumn("同比增長", round((col("新注冊產品數") - lag("新注冊產品數").over(Window.orderBy("注冊年份"))) / lag("新注冊產品數").over(Window.orderBy("注冊年份")) * 100, 2))material_analysis = df.filter(col("材質名稱").isNotNull() & (col("材質名稱") != "")).groupBy("材質名稱").agg(count("*").alias("使用頻次")).orderBy(desc("使用頻次"))material_categories = material_analysis.withColumn("材質類別", when(col("材質名稱").rlike("鈦|Ti"), "鈦合金類").when(col("材質名稱").rlike("陶瓷|ceramic"), "陶瓷類") .when(col("材質名稱").rlike("聚乙烯|PE|UHMWPE"), "聚合物類").when(col("材質名稱").rlike("不銹鋼|鋼"), "不銹鋼類").otherwise("其他材質"))material_category_stats = material_categories.groupBy("材質類別").agg(sum("使用頻次").alias("總使用次數")).orderBy(desc("總使用次數"))source_trend = df.groupBy("注冊年份", "產品來源").agg(count("*").alias("注冊數量"))source_pivot = source_trend.groupBy("注冊年份").pivot("產品來源").agg(first("注冊數量")).fillna(0).orderBy("注冊年份")innovation_index = df.groupBy("注冊年份").agg(countDistinct("生產企業").alias("活躍企業數"),countDistinct("材質名稱").alias("新材質數"),count("*").alias("新產品數")).withColumn("創新活躍度", col("活躍企業數") + col("新材質數") + col("新產品數") / 10)avg_price_trend = df.filter(col("價格").isNotNull() & (col("價格") > 0)).groupBy("注冊年份").agg(avg("價格").alias("年度平均價格")).orderBy("注冊年份")return {"category_ratio": category_ratio.toPandas(),"registration_trend": registration_trend.toPandas(),"material_category_stats": material_category_stats.toPandas(),"source_trend": source_pivot.toPandas(),"innovation_index": innovation_index.toPandas(),"price_trend": avg_price_trend.toPandas()}

五、系統視頻

• 基于大數據的國家醫用消耗選品采集數據可視化分析系統-項目視頻：

結語

大數據畢業設計選題推薦-基于大數據的國家醫用消耗選品采集數據可視化分析系統-Hadoop-Spark-數據可視化-BigData
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